医疗补助与医疗审计的抽样设计
统计方法学
2018-09-07 v1
摘要
我们开发了若干用于确定医疗补助与医疗审计中样本量与设计的工具。这些审计的目标是检查医疗服务提供者提交给第三方付款人报销的索赔总体，以确定被错误申报的款项总额。对于大型审计总体，关于错误申报报销总额的推断通常基于样本数据。通常，样本量的确定必须在缺乏试点研究数据的情况下进行，而现有的此类方法通常依赖限制性假设。这包括“全有或全无误差”假设，即假设一项索赔的误差要么为整个索赔金额，要么为零。在“全有或全无误差”假设下，Roberts (1978) 推导了在简单扩张与比率估计下进行样本量计算所需的方差估计。然而，某些审计总体将包含部分错误的索赔。我们通过提出一个允许部分误差的误差模型（对明细项误差机制建模）来拓展现有方法以处理该情形。我们利用该模型推导了在存在部分误差时，简单扩张与比率估计下进行样本量确定所需的方差估计。在缺乏实施我们方法所需的某些误差率参数估计时，我们证明可仅利用索赔数据确定保守样本量。我们进一步证明，在“全有或全无误差”下，比率估计往往优于简单扩张，且在比率估计下最优分层与总体误差率无关。所提出的抽样设计方法在三个模拟审计总体上进行了说明。
引用
@article{arxiv.1809.02023,
title = {Sample Design for Medicaid and Healthcare Audits},
author = {Michelle Norris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02023},
year = {2018}
}
备注
35 pages, 6 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1802.03778